The Codazzi Equation for Surfaces

In this paper we develop an abstract theory for the Codazzi equation on surfaces, and use it as an analytic tool to derive new global results for surfaces in the space forms {\bb R}^3, {\bb S}^3 and {\bb H}^3. We give essentially sharp generalizations of some classical theorems of surface theory that mainly depend on the Codazzi equation, and we apply them to the study of Weingarten surfaces in space forms. In particular, we study existence of holomorphic quadratic differentials, uniqueness of immersed spheres in geometric problems, height estimates, and the geometry and uniqueness of complete or properly embedded Weingarten surfaces

Real-time Monocular Object SLAM

We present a real-time object-based SLAM system that leverages the largest object database to date. Our approach comprises two main components: 1) a monocular SLAM algorithm that exploits object rigidity constraints to improve the map and find its real scale, and 2) a novel object recognition algorithm based on bags of binary words, which provides live detections with a database of 500 3D objects. The two components work together and benefit each other: the SLAM algorithm accumulates information from the observations of the objects, anchors object features to especial map landmarks and sets constrains on the optimization. At the same time, objects partially or fully located within the map are used as a prior to guide the recognition algorithm, achieving higher recall. We evaluate our proposal on five real environments showing improvements on the accuracy of the map and efficiency with respect to other state-of-the-art techniques

Decoding colouration of begging traits by the experimental addition of the appetite enhancer cyproheptadine hydrochloride in magpie (Pica pica) nestlings

Data available from the Dryad Digital Repository: (Martín-Gálvez and Soler 2016)The colouration of some traits in nestlings of altricial birds may influence parental food allocation as it may reflect physical condition or hunger. There is increasing evidence of the relationship between colouration of begging traits and nestling performance. However, evidence of the influence of hunger level on nestling colouration is scarce, mainly because of difficulty of distinguishing between the effects of physical condition and hunger levels. Here, we used the appetite stimulant cyproheptadine hydrochloride to increase the sensation of hunger of magpie Pica pica nestlings for eight days and assessed the effect on the colouration of rictal flanges, mouth and body skin. We found that nestlings administered with cyproheptadine had flanges more conspicuous (chromatic visual contrast), more UV coloured and less yellow coloured than their control nestmates. Conversely, mouths of experimental nestlings were more yellow coloured and less UV coloured than controls. Our pharmacological experiment afected the strength of the relationship between body mass and some colour components of body skin (chromatic and achromatic visual contrasts, UV – chroma and yellow – chroma) and of rictal flanges (chromatic visual contrasts, UV – chroma and yellow – chroma), but not for mouth colouration. These results taken together suggest that the effect of the cyproheptadine on nestling colourations is probably mediated by an increase in hunger levels of nestlings for rictal flanges and body skin colourations, and by an increase in physical condition in the case of mouth coloration.Th is research was funded by a postdoctoral fellowship to DM-G from Ministerio de Educación y Ciencia, and by Ministerio de Ciencia e Innovación/FEDER (project CGL2013-48193-C3-1-P)Peer reviewe

Efficiency analysis of wide band-gap semiconductors for two-level and three-level power converters

© 2019 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes,creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works.Power devices based on wide band-gap materials are emerging as alternatives to silicon-based devices. These new devices allow designing and building converters with fewer power losses, and are thus more highly efficient than traditional power converters. Among the wide band-gap materials in use, silicon carbide (SiC) and gallium nitride (GaN) devices are the most promising because of their excellent properties and commercial availability. This paper compares the losses produced in two-level and three-level power converters that use the aforementioned technologies. In addition, we assess the impact on the converter performance caused by the modulation technique. Simulation results under various operating points are reported and compared.Peer ReviewedPostprint (author's final draft

Global solar irradiation modelling and prediction using machine learning models for their potential use in renewable energy applications

Global solar irradiation is an important variable that can be used to determine the suitability of an area to install solar systems; nevertheless, due to the limitations of requiring measurement stations around the entire world, it can be correlated with different meteorological parameters. To confront this issue, different locations in Rias Baixas (Autonomous Community of Galicia, Spain) and combinations of parameters (month and average temperature, among others) were used to develop various machine learning models (random forest -RF-, support vector machine -SVM- and artificial neural network -ANN-). These three approaches were used to model and predict (one month ahead) monthly global solar irradiation using the data from six measurement stations. Afterwards, these models were applied to seven different measurement stations to check if the knowledge acquired could be extrapolated to other locations. In general, the ANN models offered the best results for the development and testing phases of the model, as well as for the phase of knowledge extrapolation to other locations. In this sense, the selected ANNs obtained a mean absolute percentage error (MAPE) value between 3.9 and 13.8% for the model development and an overall MAPE between 4.1 and 12.5% for the other seven locations. ANNs can be a capable tool for modelling and predicting monthly global solar irradiation in areas where data are available and for extrapolating this knowledge to nearby areas

Machine learning applied to the oxygen-18 isotopic composition, salinity and temperature/potential temperature in the Mediterranean sea

This study proposed different techniques to estimate the isotope composition (δ18O), salinity and temperature/potential temperature in the Mediterranean Sea using five different variables: (i–ii) geographic coordinates (Longitude, Latitude), (iii) year, (iv) month and (v) depth. Three kinds of models based on artificial neural network (ANN), random forest (RF) and support vector machine (SVM) were developed. According to the results, the random forest models presents the best prediction accuracy for the querying phase and can be used to predict the isotope composition (mean absolute percentage error (MAPE) around 4.98%), salinity (MAPE below 0.20%) and temperature (MAPE around 2.44%). These models could be useful for research works that require the use of past data for these variables.Universidade de Vigo | Ref. 0000 131H TAL 641Xunta de Galicia | Ref. ED431C 2018/42Xunta de Galicia | Ref. POS-B / 2016/00

Efecto de la relación R/X en el control primario de micro-redes trifásicas operadas en modo isla

A medida que va pasando el tiempo la población mundial va aumentando y con ella el consumo energético global, generado por un aumento exponencial de elementos eléctricos y electrónicos. Por lo anterior, se debe tener en cuenta que la electricidad tendería a ser producida mayormente, por elementos generadores de energía renovable como paneles solares, turbinas eólicas u otros elementos, debido a que la humanidad se dispondría a acelerar el cambio hacia una economía baja en carbono, siendo consciente del aumento del consumo de fuentes fósiles o fuentes vitales como el agua, teniendo en cuenta los efectos perjudiciales para el medio ambiente. Con estos elementos de generación se involucraron a los usuarios finales, donde estos agentes consumidores, tendrían la capacidad de producir su propia energía eléctrica gracias a elementos desarrollados como captadores, almacenadores y distribuidores de energía. Estos dispositivos generadores son conectados a las redes principales de energía garantizando un funcionamiento óptimo y sincronizado en el momento en que se encuentren operando en condiciones normales, o por otro lado cuando se presente alguna contingencia o perturbación, se tenga un sistema con capacidad de funcionar en modo aislado

Documentación del sistema de gestión de la calidad de acuerdo a la Norma NTC ISO 9001:2008 para la empresa Alifrut de Colombia S.A.S.

La calidad, se ha convertido en un requisito indispensable para sostenerse en un mercado altamente competitivo. Por consiguiente toda empresa que desee permanecer en el mercado debe dar garantía de calidad y confiabilidad de los productos y/o servicios que ofrece usando como medio estratégico para alcanzar sus metas un sistema de gestión de calidad basado en la norma ISO 9001:2000. Este proyecto tiene como fin, estructurar un sistema de gestión de calidad en Alifrut de Colombia S.A.S., basados en los lineamientos de la norma ISO 9001:2000, cumpliendo con todos sus requisitos a través de la documentación de los elementos 4. Sistema de Gestión de la Calidad, 7. Realización del Producto, 8. Medición, análisis y mejora. Con este proyecto, se pretende igualmente medir, controlar y mejorar continuamente la calidad de los servicios, aplicando cuando sean necesarias las medidas correctivas y preventivas para lograrlo. Esta documentación es un medio para que la empresa alcance las metas propuestas basados en una cultura de calidad y mejoramiento continuo lo cual le puede garantizar su competitividad y permanencia en el mercado.Quality has become an essential requirement to survive in a very high competitive market; consequently every company that hopes to be permanent in the market, should give guarantee of quality and reliability of the products or services offered as a strategy to rich goals, using a quality system based on the rules of ISO 9001:2000. The target of this project is to find the structure of a quality system in the company Alifrut de Colombia S.A.S., based on the procedures of ISO 9001:2000, Keeping the requirements through the correspondent documentation of the elements 4. Quality system procedures, 7. Product realization, 8. Measurements, analysis and improvement. According to this project, we pretend to measure, control and improve constantly the quality of the services offered, even applying when it’s necessary the right and preventative procedures to obtain them. This way is an alternative for the company to gain to proposal goals in a culture of quality and continuous improvement which guaranty competitiveness and continuance in the market

Place and Object Recognition for Real-time Visual Mapping

Este trabajo aborda dos de las principales dificultades presentes en los sistemas actuales de localización y creación de mapas de forma simultánea (del inglés Simultaneous Localization And Mapping, SLAM): el reconocimiento de lugares ya visitados para cerrar bucles en la trajectoria y crear mapas precisos, y el reconocimiento de objetos para enriquecer los mapas con estructuras de alto nivel y mejorar la interación entre robots y personas. En SLAM visual, las características que se extraen de las imágenes de una secuencia de vídeo se van acumulando con el tiempo, haciendo más laboriosos dos de los aspectos de la detección de bucles: la eliminación de los bucles incorrectos que se detectan entre lugares que tienen una apariencia muy similar, y conseguir un tiempo de ejecución bajo y factible en trayectorias largas. En este trabajo proponemos una técnica basada en vocabularios visuales y en bolsas de palabras para detectar bucles de manera robusta y eficiente, centrándonos en dos ideas principales: 1) aprovechar el origen secuencial de las imágenes de vídeo, y 2) hacer que todo el proceso pueda funcionar a frecuencia de vídeo. Para beneficiarnos del origen secuencial de las imágenes, presentamos una métrica de similaridad normalizada para medir el parecido entre imágenes e incrementar la distintividad de las detecciones correctas. A su vez, agrupamos los emparejamientos de imágenes candidatas a ser bucle para evitar que éstas compitan cuando realmente fueron tomadas desde el mismo lugar. Finalmente, incorporamos una restricción temporal para comprobar la coherencia entre detecciones consecutivas. La eficiencia se logra utilizando índices inversos y directos y características binarias. Un índice inverso acelera la comparación entre imágenes de lugares, y un índice directo, el cálculo de correspondencias de puntos entre éstas. Por primera vez, en este trabajo se han utilizado características binarias para detectar bucles, dando lugar a una solución viable incluso hasta para decenas de miles de imágenes. Los bucles se verifican comprobando la coherencia de la geometría de las escenas emparejadas. Para ello utilizamos varios métodos robustos que funcionan tanto con una como con múltiples cámaras. Presentamos resultados competitivos y sin falsos positivos en distintas secuencias, con imágenes adquiridas tanto a alta como a baja frecuencia, con cámaras frontales y laterales, y utilizando el mismo vocabulario y la misma configuración. Con descriptores binarios, el sistema completo requiere 22 milisegundos por imagen en una secuencia de 26.300 imágenes, resultando un orden de magnitud más rápido que otras técnicas actuales. Se puede utilizar un algoritmo similar al de reconocimiento de lugares para resolver el reconocimiento de objetos en SLAM visual. Detectar objetos en este contexto es particularmente complicado debido a que las distintas ubicaciones, posiciones y tamaños en los que se puede ver un objeto en una imagen son potencialmente infinitos, por lo que suelen ser difíciles de distinguir. Además, esta complejidad se multiplica cuando la comparación ha de hacerse contra varios objetos 3D. Nuestro esfuerzo en este trabajo está orientado a: 1) construir el primer sistema de SLAM visual que puede colocar objectos 3D reales en el mapa, y 2) abordar los problemas de escalabilidad resultantes al tratar con múltiples objetos y vistas de éstos. En este trabajo, presentamos el primer sistema de SLAM monocular que reconoce objetos 3D, los inserta en el mapa y refina su posición en el espacio 3D a medida que el mapa se va construyendo, incluso cuando los objetos dejan de estar en el campo de visión de la cámara. Esto se logra en tiempo real con modelos de objetos compuestos por información tridimensional y múltiples imágenes representando varios puntos de vista del objeto. Después nos centramos en la escalabilidad de la etapa del reconocimiento de los objetos 3D. Presentamos una técnica rápida para segmentar imágenes en regiones de interés para detectar objetos pequeños o lejanos. Tras ello, proponemos sustituir el modelo de objetos de vistas independientes por un modelado con una única bolsa de palabras de características binarias asociadas a puntos 3D. Creamos también una base de datos que incorpora índices inversos y directos para aprovechar sus ventajas a la hora de recuperar rápidamente tanto objetos candidatos a ser detectados como correspondencias de puntos, tal y como hacían en el caso de la detección de bucles. Los resultados experimentales muestran que nuestro sistema funciona en tiempo real en un entorno de escritorio con cámara en mano y en una habitación con una cámara montada sobre un robot autónomo. Las mejoras en el proceso de reconocimiento obtienen resultados satisfactorios, sin detecciones erróneas y con un tiempo de ejecución medio de 28 milisegundos por imagen con una base de datos de 20 objetos 3D